【丹摩智算实战】手把手教你Llama 3.1 8B部署：开启自然语言处理新篇章

前言

在自然语言处理（NLP）领域，大模型（LLM）的发展日新月异，为各种应用场景带来了前所未有的能力。近日，Meta公司宣布推出了其最新的开源模型——Llama 3.1，这一消息在行业内引起了广泛关注。本文将详细介绍Llama 3.1的背景、特点、部署流程以及使用实例，帮助读者深入了解并掌握这一强大的NLP工具。

文章目录

Llama 3.1概述

大模型（LLM）是指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理模型，它们不仅在自然语言理解和生成方面表现出色，还广泛应用于机器视觉、多模态处理和科学计算等领域。随着“百模大战”的愈演愈烈，开源LLM如雨后春笋般涌现，其中包括国外的LLaMA、Alpaca以及国内的ChatGLM、BaiChuan、InternLM等。这些模型支持用户本地部署和私域微调，为每一个想要构建独特大模型的开发者提供了可能。

2024年7月23日，Meta公司宣布了迄今为止最强大的开源模型Llama 3.1，并同时发布了405B、70B和8B三个版本的模型。其中，Llama 3.1 405B模型支持上下文长度为128K Tokens，在基于15万亿个Tokens、超过1.6万个H100 GPU上进行训练，是Meta有史以来训练规模最大的一次。尽管我们此次主要关注8B版本的部署与使用，但其背后的技术实力和应用潜力不容忽视。

Llama 3.1 8B部署流程

创建实例

部署Llama 3.1 8B模型的第一步是创建一个合适的GPU云实例。以下是在Ubuntu 22.04环境下，使用Python 3.12、CUDA 12.1和PyTorch 2.4.0的基本步骤：

登录实例

实例创建成功后，可以通过多种方式登录，包括JupyterLab和SSH。SSH登录需要用户名、远程主机域名或IP、端口号以及登录密码或密钥。

部署Llama 3.1

使用教程

部署完成后，可以开始使用Llama 3.1 8B模型进行自然语言处理任务。以下是一个简单的聊天机器人示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import streamlit as st

# 创建一个标题和一个副标题
st.title("? LLaMA3.1 Chatbot")
st.caption("? A streamlit chatbot powered by Self-LLM")

# 定义模型路径
mode_name_or_path = '/root/workspace/Llama-3.1-8B-Instruct'

# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
    # 从预训练的模型中获取tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code=True)
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    # 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()
  
    return tokenizer, model

# 加载LLaMA3的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()

# 如果session_state中没有"messages"，则创建一个包含默认消息的列表
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = []

# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
    st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])

# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():
    
    # 在聊天界面上显示用户的输入
    st.chat_message("user").write(prompt)
    
    # 将用户输入添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    # 将对话输入模型，获得返回
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state["messages"],tokenize=False,add_generation_prompt=True)
    model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
    generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512)
    generated_ids = [
        output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
    ]
    response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

    # 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
    # 在聊天界面上显示模型的输出
    st.chat_message("assistant").write(response)
    print(st.session_state)

应用前景与挑战

Llama 3.1的推出为自然语言处理领域带来了新的机遇。凭借其强大的上下文理解能力和生成能力，Llama 3.1在对话系统、内容创作、辅助写作等领域具有广泛的应用前景。然而，随着模型规模的不断扩大，也带来了算力、存储和训练成本等方面的挑战。此外，如何有效地利用和调优模型，以及如何保护用户隐私和数据安全，也是亟待解决的问题。

结语

Llama 3.1的推出标志着自然语言处理技术的又一重要进展。通过深入了解其特点、部署流程和使用方法，我们可以更好地利用这一强大的工具，推动自然语言处理技术的发展和应用。未来，随着技术的不断进步和应用的不断扩展，我们有理由相信，自然语言处理将为我们带来更多的便利和惊喜。

总结